首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表示偏置,也就是bias,令卷积核的大小为5*5,总共就有6*(5*5+1)=156个参数,对于卷积层C1,每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接,所以总共有156...
def lenet_5(input_shape=(32,32,1),classes=10): X_input=Input(input_shape) X=ZeroPadding2D((1,1))(X_input) X=Conv2D(6,(5,5),strides=(1,1),padding='valid',name='conv1')(X) X=Activation('tanh')(X) X=MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(X) X=Conv2D(6,(5,5),stri...
亲您好，以下是LeNet5是一个经典的卷积神经网络，其基本结构包括以下几层：1. 输入层（Input Layer）：输入图像。2. 卷积层（Convolutional Layer）：提取图像的特征，利用多个卷积核对输入图像进行卷积计算。3. 池化层（Pooling Layer）：对卷积层输出的特征图进行下采样操作，减少参数数量，降低模型复杂...
【DL--12】LeNet5的基本结构 一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5(效果和paper等见这)。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到这种商用的地步,它的准确性可想而知。毕竟目前学术界和工业界的结合是最受争议的。 1.C1层是一个卷积层(为什么是卷积?卷积运算一个重要的特点就...